物联网平台：作为连接业务应用和设备的中间层，屏蔽了各种复杂的设备接口，实现设备的快速接入；同时提供强大的开放能力，支撑行业用户快速构建各种物联网业务应用。
设备：可以通过固网、2/3/4G、NB-IoT、Wifi等多种网络接入物联网平台，并使用LWM2M/CoAP、MQTT协议、或ONVIF协议将业务数据上报到平台，平台也可以将控制命令下发给设备。
业务应用：通过调用物联网平台提供的API，实现设备管理、数据上报、命令下发等业务场景。
因此，基于物联网平台去实现一个端到端的物联网解决方案时，需要在设备接入服务进行产品开发、在设备管理服务控制台（商用环境）进行上线和日常管理：数字化转型已成为众多企业十四五战略布局的新规划，随着云计算、大数据、人工智能和5G 等技术的共同作用下，企业数字化转型的速度得到前所未有的跨越式发展，在边际成本上也获得了压倒性的先发竞争优势，将对每个行业产生巨大的影响，数字化将成为数字经济进程中企业追逐的新目标。
数字化转型是企业追逐的新目标也是必经之路，甚至可以说“无数字化就会面临淘汰”。传统的信息化方式已经很难帮助企业应对极端条件下的企业发展，如这两年的疫情，给国家和企业造成的损失无可计量，对传统企业更是致命打击，也正是诸如此类的突发事件，类似加速一样，带来了数字化的指数发展，加快了行业的数字化普及。
物联网是“新基建”的核心要素，也是数字化转型的关键节点。传统制造企业已不再是埋头造东西了，而是通过收集产品的各项使用指标、用户习惯等数据，优化产品，提升用户满意度。每个产品都可以通过不同的网络介质与云端通信，实现数据的高效、稳定传输。
所以说要实现数字化转型，物联网是必经之路。
物联网 归根结底还是一种以网络为介质将万物进行互联网的网络。只不过，这网络不再局限于以前的局域网，而是通过各种新的通信技术，如5G 。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递到云端 。
物联网初步分为三个层次，有物理层(也被称为感知层)，网络层和应用层。
也称为感知层，主要是由各种的传感器元器件构成，如温、湿度传感器、高度传感器、方向传感器、R FID 标签和读写器等等。它本身是对外界各种信号的感知，类似人的五感，采集各种信息的来源，主要功能就是识别物体，采集信息。
负责传递和处理感知层获取的信息，由各种网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成。
负责物联网和用户(包括人、组织和其他系统)的人机接口，与各行各业的业务需要进行对接，实现物联网的智能应用。
物联网技术已经不再局限于某个企业或者行业，随着快速的发展，物联网已涉及到智慧安防、智慧能源、智慧家居、智慧城市等的建设。所以必须快速的形成自主的知识产权，掌握物联网的核心技术。
从企业层面而言，通过应用物联网可以最直观、最优先的获得终端用户使用产品的第一手数据， 有助于 企业高层在企业战略、营销、研发、运营等多板块的决策。
随着技术的不断更新发展 ，企业 最终 将会成为物联网解决方案的执行者， 深知物联网可以为企业带来的无限红利，如为企业在行业内的创新创造更多的机会，提高用户满意度、利用与用户的互动，可以提升用户粘性，提高资源利用率的同时节约总体成本。
从个人层面而言， 科技 改变生活，各种新技术的诞生都是为了满足人类的某种需求，物联网也不例外。通过物联网可以改变人们的学习习惯。如教育机构可以通过物联网获得学生的学习习惯数据，对学生薄弱的学习环节进行定向辅导。可以提前告知车主，某个商场最近的车位在哪、哪条路堵车等。可以告知妈妈们冰箱里是否还有菜还有什么菜等等的场景。
由于这些多方面的好处，使物联网 被 广泛 的 应用。不但有效地满足了企业的成本削减效率提高 的要求 ， 还帮助企业 获得新的发展机会， 使人们的生活更加的便利，人更“懒”了。
物联网是各种感知技术、通信技术、云计算、大数据、人工智能等技术的集合体。在各行各业都得到了广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息也不尽相同。企业通过大数据的不同算法和模型分析信息，提取价值数据，可以有效的帮助企业高管进行关键决策。
物联网的核心是物与物，以及人与物之间的信息交互，物联网的发展将为国家、行业及企业带来前所未有的挑战。物联网的技术特征有以下几点：
RFID 本身是一种简单的无线系统，由询问器和应答器组成，具有唯一的编码，附在实体上。这样我们可以随时掌握物体的位置及周遭环境，对目标物体进行跟踪。
是一种以机器对机器进行智能交互为核心的、网络化的应用与服务，使对象实现智能化控制。基于云计算、大数据、人工智能等平台和互联网络，可以依据获取到的数据进行决策，改变对象的行为，从而进行控制和反馈。
主要是由微型的、不同功能的传感器、微执行器、信号处理器和控制电路等组成。负责信息收集、简单处理和执行。利用传感网可以可以提高系统的自动化能力、智能化能力。
物联网的属性特征可概括为感知、传送和处理。
位于物联网的物中，集成各种不同功能的传感装置，利用RFID、二维码、传感器等感知、获取，随时随地对物体进行信息采集。
位于物联网的联中，通过各种通信网络与互联网技术的融合，将目标物体(对象)接入信息网络，随时随地进行可靠的信息交互和共享。
利用云计算、大数据等新兴技术，对海量的跨区域、跨行业、跨组织的数据和信息进行分析处理，提升对物理世界各种活动和变化的洞察力，实现自动化且智能化的决策。
通过上文的介绍，想必大家已经对物联网有了一个轮廓的理解。物联网作为新一代的信息技术的高度集成的产物，被国家列为五大新兴战略性产业之一，对于以后发展有很大的影响，同时物联网已经在各行各业得到了不同程度的实际应用，为促进企业的数字化转型，发挥了重要的作用。
随着工业40的发展，越来越多的智能化工厂、数字化工厂在国内落地开花，遍布全国。借助物联网的热度和技术，实现从研发、制造、销售、物流到后市场等关键环节的全流程标准化、智能化。比如：
随着智能化 社会 的到来，智能建筑、智能家电、智能家居正在逐步走进我们的生活。智能家居是以家为平台,兼备建筑、自动化,智能化于一体的高效、舒适、安全、便利的家居环境，是物联网生活化的应用场景之一。物联网不仅仅提供了传感器的连接,其本身也具有智能处理的能力,能够对物体实施智能控制。通过网络等信息通信技术手段实现对家居电器等的智能控制,使其能够按照人们的设定工作运行,而不论距离的远近。智能化与远程控制是智能家居的两大特点，这也是物联网的属性。
随着物联网的发展，智能家居可提供的场景不胜枚举，如通过手机可以远程控制家中的摄像头，查看家里情况，甚至可以通过摄像头和家人聊天;通过红外开关对家电进行远程控制，如提前打开电饭煲，实现下班到家马上有饭吃;通过智能门锁远程对门锁进行控制，掌控何人何时回家。利用物联网实现家居智能化，使生活更加舒适、便利和安全。
经历了计算机、互联网与移动通信网两次浪潮，物联网被称为信息产业第三次浪潮，代表了下一代信息发展技术。物联网是现代信息技术发展到一定阶段后出现的一种 综合 性应用与技术，将各种感知技术、现代网络技术和人工智能与自动化技术聚合与集成，使人与物智慧对话， 实现智慧的地球 。
物联网正在积极塑造工业生产和消费世界，从零售到医疗保健，从金融到物流，智能技术已遍及每个业务和消费者领域。随着国家的支持力度不断加码，物联网将得到前所未有的发展。毋庸置疑，物联网已经成为智慧的代名词，数字化转型的基础。简述Inter,物联网，云端计算之间的区别以及联络
因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
物联网的范围很大，它是实现生活数字化的一个总称，在应用到各个行业时需要的技术支援有所不同。
如果非要说共同需要的技术支援的话：感测器技术，通讯技术，程式设计技术，微电子技术以及能源技术（主要是感测器要用的电力，这还是感测器待改善的一个问题）。
物联网是以电脑科学为基础，包括网路、电子、鞥射频、感应、无线、人工智慧、条码、云端计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品(冰箱、汽车、装置、家俱、货品等等）接入网路世界，让它们之间能相互交流、让我们可以通过软体系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。
科技创新改变生活，物联网以及延伸的人工智慧必将为未来带来自便利的美好生活。
人类总是在追求自便利的美好生活，物联网很有前瞻性。
下一波的IT浪潮就是云端计算、物联网、人工智慧、生物技术。
目前物联网是新新事物，教学资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。
请相信机遇的东西确实是过了这个村，没了这个店，物联网目前就像初期的计算机专业一样，
等它成熟了，等你看到它的发展了，那时候你就落后，只能在前人后面捡菸头。
好好把握学习这个专业的机会，目前物联网处于发展初期，等你毕业刚好是大展拳脚的好时机！
请特别关注：
1、智慧家居 2、智慧交通 3、智慧医疗 4、智慧电网 5、
智慧物流 6、智慧农业 7、智慧电力 8、智慧工业 9、质量追溯
相信选择这个新新行业有风险，但机会总是给第一个敢吃螃蟹的人。
当然你可以选择传统保守的行业，那是另一种人生态度，开心就好！
一一一一
来自:广州溯源—物联网、云端计算、人工智慧---绿色未来
物联网在不同领域需要技术不一样，以下就我的行业（工业领域）做大概分析。
物联网在工业领域主要用于生产执行管理系统（MES），通过让死物（生产装置）联网，将各个部分的资讯孤岛连线（物料、仓储、生产、计划、订单等），将资料经过云端大资料分析呈现在手机端，使使用者做到统筹兼顾，实现柔性生产！
其中涉及技术：
资料采集：嵌入式系统、PLC、RFID、各种感测器等等
资料分析：伺服器，后端程式设计师
资料呈现：APP/PC，前端程式设计师
总结：物联网+云端+大资料+移动互联
工业物联网生产执行系统了解更多可考虑我。
网际网路技术与教育结合开发的线上教育平台是线上教育最需要的支撑点。
云朵课堂的线上教育系统让教育机构、教师更好的进行线上教育。
从物联网的层次划分，列举物联网的技术：
感知层：包括感测器技术、RFID、近距离通讯技术、视讯分析与识别、智慧终端，等等；
网路层：包括有线与无线通讯技术、通讯工程、计算机通讯、TCP/IP等等；
应用层：主要是资料处理、各行各业的专属技术
物联网主要技术有哪些
终端接入技术
物联网终端的种类非常多，包括物联网闸道器、通讯模组以及大量的行业终端，其中尤以行业终端的种类最为丰富。从终端接入的角度来看，物联网闸道器、通讯模组和智慧终端是目前关注的重点。
物联网闸道器：它是连线感测网与通讯网路的关键装置，其主要功能有资料汇聚、资料传输、协议适配、节点管理等。物联网环境下，物联网闸道器是一个标准的网元装置，它一方面汇聚各种采用不同技术的异构感测网，将感测网的资料通过通讯网路远端传输;另一方面，物联网闸道器与远端运营平台对接，为使用者提供可管理、有保障的服务。
通讯模组：它是安装在终端内的独立元件，用来进行资讯的远距离传输，是终端进行资料通讯的独立功能块。通讯模组是物联网应用终端的基础。物联网的行业终端种类繁多，体积、处理能力、对外介面等各不相同，通讯模组将成为物联网智慧服务通道的统一承载体，嵌入各种行业终端，为各行各业提供物联网的智慧通道服务。
智慧终端：它满足了物联网的各类智慧化应用需求，具备一定资料处理能力的终端节点，除资料采集外，还具有一定运算、处理与执行能力。智慧终端与应用需求紧密相关，比如在电梯监控领域应用的智慧监控终端，除具备电梯执行引数采集功能外，还具备实时分析预警功能，智慧监控终端能在电梯执行过程中对电梯状况进行实时分析，在电梯故障发生前将警报资讯传送到远端管理员手中，起到远端智慧管理的作用。
平台服务技术
一个理想的物联网应用体系架构，应当有一套共效能力平台，共同为各行各业提供通用的服务能力，如资料集中管理、通讯管理、基本能力呼叫(如定位等)、业务流程定制、装置维护服务等。
M2M平台：它是提供对终端进行管理和监控，并为行业应用系统提供行业应用资料转发等功能的中间平台。平台将实现终端接入控制、终端监测控制、终端私有协议适配、行业应用系统接入、行业应用私有协议适配、行业应用资料转发、应用生成环境、应用执行环境、业务运营管理等功能。M2M平台是为机器对机器通讯提供智慧管道的运营平台，能够控制终端合理使用网路，监控终端流量和分布预警，提供辅助快速定位故障，提供方便的终端远端维护 *** 作工具。
云服务平台：以云端计算技术为基础，搭建物联网云服务平台，为各种不同的物联网应用提供统一的服务交付平台，提供海量的计算和储存资源，提供统一的资料储存格式和资料处理及分析手段，大大简化应用的交付过程，降低交付成本。随着云端计算与物联网的融合，将会使物联网呈现出多样化的资料采集端、无处不在的传输网路、智慧的后台处理的特征。
将来，每一位网路使用者都独享一个类似于电话号码的标识。这个标识可以稳定且精准地区别各个使用者并直接对其进行定位。一般来讲，电脑、手机、路由器和网咖都是这个网路的组成部分。目前，我们已拥有43亿个IP地址。这个看起来庞大的数字其实远不能满足未来的需求。随着网际网路协议第6版的生效，包括洗衣机、供暖系统、衣服、门窗，以及风力涡轮机、包装机械和电表在内的一切事物都可获得属于自己的IP地址并实现彼此互联。
物联网突破技术有哪些业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本；另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。美国、欧盟等都在投入巨资深入研究探索物联网。我国也正在高度关注、重视物联网的研究，工业和资讯化部会同有关部门，在新一代资讯科技方面正在开展研究，以形成支援新一代资讯科技发展的政策措施。
滴灌施肥系统设计都需要哪些技术支撑？这个你是想自己研发了还是找人做啊 ？自己研发代价 很高，找托普物联网这样的方案商建设会省力不少。不过你也可以先去咨询一下这方面的专家，然后再做决定的。
物联网感知技术有哪些是的，物联网是指通过各种资讯感测装置，实时采集任何需要监控、连线、互动的物体或过程等各种需要的资讯，与网际网路结合形成的一个巨大网路。物联网有三项关键技术，1，感测器技术，2，RFID技术，3，嵌入式应用技术。所以各种感知技术应用是物联网的一部分。
您好，易灵通2星终端是一款性价比较高的终端设备，主要用于商业和工业领域的数据采集、处理和传输。它采用了高性能的ARM Cortex-A7处理器和Android 44 *** 作系统，具有较强的运算能力和稳定性。同时，它还具备多种接口，如RS232、RS485、Ethernet、USB等，能够满足各种数据传输需求。此外，易灵通2星终端还支持WIFI和3G/4G网络，实现了远程数据传输和远程控制，具有较高的灵活性和可扩展性。终端设备的外观设计简洁大方，易于安装和维护。总的来说，易灵通2星终端是一款性能稳定、功能丰富、易于 *** 作的终端设备，适用于各种工业和商业应用场景。通过终端设备直接接入。为云物联网平台支持终端设备直接接入，也可以通过工业网关或者家庭网关接入，支持多网络接入、原生MQTT协议接入、SDK接入，解决设备接入复杂多样化和碎片化难题，实现设备的快速接入。物联网和云结合，按照结合方式，可以分为三大类：1、单中心，多终端。此类模式中，分布范围的较小各物联网终端(传感器、摄像头或3G手机等)，把云中心或部分云中心做为数据/处理中心，终端所获得信息、数据统一由云中心处理及存储，云中心提供统一界面给使用者 *** 作或者查看。
2、多中心，大量终端。对于很多区域跨度加大的企业、单位而言，多中心、大量终端的模式较适合。譬如，一个跨多地区或者多国家的企业，因其分公司或分厂较多，要对其各公司或工厂的生产流程进行监控、对相关的产品进行质量跟踪等等。
3、信息、应用分层处理，海量终端。针对用户的范围广、信息及数据种类多、安全性要求高等特征来打造。当前，客户对各种海量数据的处理需求越来越多，针对此情况，我们可以根据客户需求及云中心的分布进行合理的分配。是具体根据应用模式和场景，对各种信息、数据进行分类处理，然后选择相关的途径给相应的终端。
2019年全球ICT产业关键字，聚焦「智慧、速度与创新」。创新技术如人工智慧、延展实境（XR）、区块链、数位分身（DigitalTwin）持续出笼，尤其人工智慧加速晶片及量子电脑的发展，伴随5G商转，势必带动产业跳跃式前进。既然聚焦「虚实整合、运算科技、人机互动」三大主轴，2019年COMPUTEX，全球IP矽智财授权领导厂Arm受邀出席《COMPUTEX论坛》、《InnoVEX论坛》主题演讲。Arm在COMPUTEX揭示全面运算(TotalCompute)主张，为5G时代提供更符合更多使用情境(usecase)的整体运算方案，并展现强大生态系能量。
Arm在COMPUTEX2019有哪些亮点展示？瘾科技带你浏览四大解决方案 亮点一：物联网平台回应Arm的目标在2035年打造达一兆台连网装置，为了让连网装置深度沟通，Arm针对IoT平台的生态系，近年接续推出「DesignStart」、「Pelion」及「Neoverse」等相关计画。今年COMPUTEX，Arm展示Pelion这项混合环境的端到端联网连接、装置和资料管理平台方案。Pelion特色在于建构3A情境，「任何装置、任何资料、任何云端」（Anvice,Anydata,Anycloud），管理任何种类的连网装置与连接，应付任何内外部不同类型的资料，连接任何公有、私有及混合云端。
换言之，Pelion平台让企业在安全环境下，管理各项物联网装置，无限制连结任何规模的资料。COMPUTEX也展示，Arm收购TreasureData后，借助巨量资料技术能力，Pelion平台对资料流程进行融合，让企业用户以高效、更安全的技术部署、连接和更新连网装置，顺利走入物联网的资料世界。
亮点二：AI机器学习联网装置与数据资料爆发成长，人工智慧的机器学习应用，逐渐从云端转移至终端。为了把机器学习技术放在边缘装置发挥所长，Arm针对机器学习的晶片应用进而打造全新处理器。延续Arm在CPU具备的可编程优势，以及GPU数据处理压缩能力和高吞吐量的设计特点，将其整合至机器学习晶片设计之中。针对机器学习热潮，Arm推出「ProjectTrillium」机器学习运算平台支持各种AI应用程序，在功能性与可扩展性方面，能实现更快机器学习效率。根据统计，目前ProjectTrillium平台的学习数据吞吐量，比起过去CPU、GPU协同作业的机器学习效率，已经达2~4倍以上，效能也优于传统DSP的可编程逻辑。
换言之，ProjectTrillium是一个异质的ML运算平台，平台架构包括ArmML处理器、开放原始码ArmNN软体框架，目前搭载于超过25亿台Android装置。Arm针对ML处理器进行强化，包括超过两倍能源效率，达到每瓦5兆次运算(TOPs/W)、记忆体压缩技术提升达三倍，以及提升至高达八核心的次世代峰值效能，与每秒最高32兆次运算(TOP/s)。
随着机器学习需求愈来愈高，开发人员更渴望利用系统上专属神经处理器(NPU)的优势。Arm机器学习ML处理器提供同级最优化的能耗效率，并有强大的软体生态系统支援，让整个生态系统的AI效能极大化。
▲Arm示范如何在装置上快速的执行机器学习功能，挑战人的记忆，和装置相比，看谁能先辨出不同的图像。
亮点三：AR/VR装置前几年开始流行的AR、VR装置，过去最大挑战来自虚拟视觉的稳定度。对此，Arm因应5G科技演进推出多款全新高阶IP套件，其中Mali-D77DPU显示器即是聚焦扩增实境、虚拟实境所需的内容所打造，让虚拟实境更加真实。Mali-D77是Mali-D71显示处理器更新版，最高可对应3K解析度与120fps更新率，虚拟视觉影像得以更稳定呈现。全新的硬体功能，加速头戴式显示器的虚拟实境运算，实现更小、更轻、更舒适的VR装置部署。
▲在COMPUTEX展示OculusQuest的VR头盔，提供高效能、无线，摆脱传统VR装置需要连接线的牵绊，创造VR装置新体验。
当然，使用者对AR、VR装置的期待除了影像稳定，在沉浸式体验方面，还包含更轻量、不受线材影响以及更顺畅的效能。Mali-D77其他功能表现在镜头失真校正（LensDistortionCorrection）、色差校正（ChromaticAberrationCorrection）、非同步时间扭曲（AsynchronousTimewarp），对应更清晰、更真实影像，还能降低配戴者头晕情况。除此之外，Mali-D77显示处理器IP，3K120虚拟实境效能，硬体节省VR作业负载4成以上系统频宽，以及12%功耗表现。Arm表示，为了让VR更为普及，在全球达到数十亿台装置的长期目标，Mali-D77解决现阶段显示技术的挑战，为VR产业迎向下一个新世代。
亮点四：车用Arm在今年COMPUTEX展示的第四个亮点，聚焦在汽车应用。Arm在车用方面扮演重要角色，因其牵涉稳定与安全，尤其ADAS与自动驾驶需要顾虑的层级更是重要。对此，Arm针对车载安全推出ArmSafetyReady计画，同时也包括针对自驾车的7nm制程最佳化处理器架构Cortex-A76AE，借由整合Split-Lock提供车载所需的安全性。
换言之，ArmSafetyready车用安全计画涵盖Arm既有、新型与未来的全方位车载计画，从系统性流程到研发，且通过ISO26262与IEC61508标准，一站式提供软体、元件、工具、认证及标准等资源，确保加入此计画的合作伙伴其SoC与系统，皆达到最高安全层级。
今年COMPUTEX也展示基于Arm的DMS（DriverMonitoringSystem）驾驶监控系统产品。DMS是采用ArmCortex-A7所支援的深度学习NN模型，由TEEAILab所开发。这套DMS系统展示在CortexA7上运行AI/ML以实现驱动程序状态监视功能。例如针对驾驶员闭眼、打哈欠侧视、俯视、打电话和吸烟等行为进行迅速检测，并发出音频以提醒驾驶。Arm在智慧驾驶领域，也展开AutomotiveEnhancedforFunctionalSafety计画，将推出首款多情绪执行处理器，以强化新世代安全驾驶体验。
▲COMPUTEX展会上也展示Arm在智慧驾驶领域的成果(图右)，情绪执行处理器问世将有助驾驶安全。
聚焦未来世界，打造创新体验Arm在COMPUTEX2019展会中，展现新世代运算领域的创新技术与相关应用。除了上述相关亮点，也聚焦面向未来2030年的使用情境。Arm拥有全面软体开发框架，包含ArmIP、ArmNN、ArmComputeLibrary及ArmDevelopmentStudios，透过生态系统合作帮助开发人员更快采用、更快上市，透过机器学习软体优化，有效扩展硬体效能。
想像未来的世界，5G传输、机器学习、终端运算可能已经成为我们生活的日常，而产业之间将呈现万物联网的庞大生态系。对此，Arm将持续展现其领先技术优势，携手物联网超级战队掌握下一波科技浪潮。
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